Riot MCP Server-integration

Hvad gør “Riot” MCP Server?

MCP-Riot er en community-udviklet Model Context Protocol (MCP) server, der integrerer med Riot Games API for at levere League of Legends-data til AI-assistenter via forespørgsler i naturligt sprog. Dens primære funktion er at bygge bro mellem AI-modeller og det omfattende datasæt fra Riot Games, så assistenter kan hente spillerinformation, rangstatistik, champion mastery og nylige kampsammendrag. Ved at gøre disse endpoints tilgængelige gennem MCP-interfacet muliggør Riot MCP Server, at udviklere kan bygge AI-drevne værktøjer, bots eller arbejdsgange, som kan interagere problemfrit med League of Legends-data. Dette åbner op for en ny klasse af applikationer, hvor AI kan besvare spilrelaterede spørgsmål, analysere spillerpræstation eller automatisere spilforespørgsler – alt sammen ved at udnytte Riot Games API på en standardiseret og udvidelig måde.

Liste over Prompts

Ingen promptskabeloner blev fundet i de angivne repository-filer eller dokumentation.

Liste over Ressourcer

Ingen eksplicitte MCP-ressourcer blev beskrevet i repository-filerne eller dokumentationen.

Liste over Værktøjer

Ingen værktøjer blev opført i de synlige filer eller dokumentationen (fx ingen server.py eller værktøjsdefinitioner angivet).

Anvendelsesmuligheder for denne MCP Server

• Hentning af spillerinformation: AI-assistenter kan hente detaljerede data om enhver League of Legends-spiller, såsom summonernavn, profilikon og niveau, hvilket giver udviklere mulighed for at bygge bots eller dashboards, der viser spillerprofiler.
• Adgang til rangstatistik: Hent opdaterede rangstatistikker for spillere, hvilket muliggør analyse af præstationstendenser, rangudvikling eller konkurrenceposition over tid.
• Analyse af champion mastery: Få information om en spillers mastery med specifikke champions, hvilket kan understøtte coaching-værktøjer, forslag til champions eller gameplay-review-assistenter.
• Sammendrag af nylige kampe: Sammendrag og analyse af de seneste kampe for en spiller, hvilket hjælper brugere eller teams med at gennemgå kamphistorik og lægge strategi for fremtidige spil.
• Integration med AI-chatbots: Forbedr chatbots i Discord, Slack eller andre platforme, så de kan besvare forespørgsler i naturligt sprog om League of Legends-statistik og -historik via integration med MCP-Riot-serveren.

Sådan sættes det op

Windsurf

1. Sørg for, at Node.js er installeret, og at dit Windsurf-miljø er sat op.
2. Find din Windsurf-konfigurationsfil (typisk windsurf.config.json).
3. Tilføj Riot MCP Server ved at bruge følgende JSON-udsnit i sektionen mcpServers:

   {
     "riot-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@riot/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Gem konfigurationen og genstart Windsurf.
5. Bekræft opsætningen ved at tjekke MCP-serverforbindelsen i Windsurf.

Sikring af API-nøgler (Eksempel)

{
  "riot-mcp": {
    "command": "npx",
    "args": ["@riot/mcp-server@latest"],
    "env": {
      "RIOT_API_KEY": "${RIOT_API_KEY}"
    },
    "inputs": {
      "region": "na1"
    }
  }
}

Claude

1. Bekræft, at Node.js er installeret, og at Claude er konfigureret.
2. Åbn Claudes konfigurationsfil.
3. Tilføj i sektionen mcpServers:

   {
     "riot-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@riot/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Gem ændringerne og genstart Claude.
5. Tjek MCP-serverforbindelsen i Claude.

Cursor

1. Sørg for, at Node.js er sat op, og at Cursor er klar.
2. Redigér Cursor-konfigurationsfilen.
3. Tilføj dette under mcpServers:

   {
     "riot-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@riot/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cursor.
5. Bekræft, at MCP-serveren kører i Cursor.

Cline

1. Forbered dit miljø med Node.js og et konfigureret Cline-setup.
2. Åbn Cline-konfigurationsfilen.
3. Indsæt følgende i mcpServers:

   {
     "riot-mcp": {
       "command": "npx",
       "args": ["@riot/mcp-server@latest"]
     }
   }
   

4. Gem og genstart Cline.
5. Bekræft, at Riot MCP Server er tilgængelig.

Bemærk: Sikr altid din Riot Games API-nøgle med miljøvariabler som vist i Windsurf-eksemplet ovenfor.

Sådan bruges denne MCP i flows

Brug af MCP i FlowHunt

For at integrere MCP-servere i dit FlowHunt-flow skal du starte med at tilføje MCP-komponenten til dit flow og forbinde den til din AI-agent:

Klik på MCP-komponenten for at åbne konfigurationspanelet. I system-MCP-konfigurationssektionen indsætter du dine MCP-serveroplysninger i dette JSON-format:

{
  "riot-mcp": {
    "transport": "streamable_http",
    "url": "https://yourmcpserver.example/pathtothemcp/url"
  }
}

Når den er konfigureret, kan AI-agenten nu bruge denne MCP som et værktøj med adgang til alle dens funktioner og muligheder. Husk at ændre “riot-mcp” til det faktiske navn på din MCP-server og erstatte URL’en med din egen MCP-server-URL.

Oversigt

Vores mening

MCP-Riot-serveren giver en klar integration mellem Riot Games API og AI-arbejdsgange og har en åben licens, men dens dokumentation og kodebase mangler aktuelt eksplicitte prompt-, ressource- og værktøjsdefinitioner. Opsætningsvejledningen er generisk, men dækkende for de mest almindelige platforme. Projektet er funktionelt og lovende for League of Legends AI-applikationer, men ville have gavn af tydeligere MCP-ressource- og værktøjsbeskrivelser.

På baggrund af de to tabeller vurderer jeg denne MCP-server til 4 ud af 10 for fuldstændighed og udviklervenlighed.

MCP-score